【摘 要】
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现如今,计算机技术正在不断蓬勃发展,并且与通信技术进行了紧密结合,开拓了基于信息的全新领域。然而,对于大部分信息而言,其依然位于相对原始的状态,以数据的形式呈现出来。
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现如今,计算机技术正在不断蓬勃发展,并且与通信技术进行了紧密结合,开拓了基于信息的全新领域。然而,对于大部分信息而言,其依然位于相对原始的状态,以数据的形式呈现出来。在此情况下,假设对相关数据进行定性,将其作为已经完成记录的真实事件,则对于信息而言,其必将是能够构成相关数据基础的多样化模式或者相应的期望。实际上,在大部分数据库中,存在数量相对较大的信息,并未被及时发现,且进行妥善的表达。本篇论文的主要任务,就是将这些尚未被表达的多样化信息,进行揭示。数据挖掘的主要目的,在于将大量具备一定程度不确定性的随机数据,通过某种方式,将其中蕴含的具有一定作用但是却并未被人们及时发现的信息,进行相应的提取。通常情况下,数据挖掘可以通过多样化的分析工具,针对大量数据进行更深层次的细致分析,从而找出这些数据与模型之间所存在的某种关系,并通过这种关系,进行合理的预测。数据挖掘主要的工具有分类、聚类、关联、决策树、粗糙集、神经网络等等。粗糙集揭示了不精确数据间的关系,发现对象和属性间的依赖,评价属性对分类的重要性,去除冗余数据,从而对信息系统进行约简,生成决策规则。除此之外,关联规则的基本含义,即对数据库中隐含的多样化项目之间所存在的某种联系,进行及时发现。关联规则能够预测任何属性也能预测属性的组合,通常用来预测不同的事物。本文介绍了数据挖掘的相关概念,探讨了数据挖掘技术及其挖掘算法。其任务之一是对粗糙集技术进行了较为细致的研究,重点研究了粗糙集基本理论以及在决策分析中的应用。利用粗糙集理论中的知识约简、信息系统和决策表,进行完全由数据驱动的评价,客观、科学、全面地评价教师教学质量。同时基于大同市财会学院教学质量评价体系指标建立相应的信息系统,通过核和约简计算进行属性约简,可以大大降低实际计算量,从而有利于高校中的相关管理人员,针对多样化属性进行考量,并且针对决策方案,进行相应的调整。任务之二是详细探讨关联规则技术,重点研究多种关联规则实现算法。讨论了发现关联规则的两个步骤:首先,应该将全部的频繁项集,进行搜索并提取;其次,通过频繁项集,制定出能够切实满足最小可信度的相关规则。与此同时,详细分析发现关联规则经典算法Apriori;描述了算法实现过程,同时给出实现算法的伪代码。利用数据挖掘软件WEKA对我院教学评价系统采集的数据集进行挖掘处理。使用离散化工具将连续型数据离散化;用Apriori算法进行了实际挖掘,得到有趣的规则
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